多平台多传感器多源信息融合中的时空对准研究

讨论了多平台多传感器多源信息融合的时空对准的一般方法,并给出了一种适用于最优估计的平台间对准方法的数学模型。最后给出了基于这种配准模型的EML算法和仿真结果。     

多传感器数据的处理及融合

针对多传感器数据的多样性, 提出一种改进的数据融合算法. 首先, 利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩; 其次, 对处理后的数据进行分层, 并对系数进行Kalman滤波, 同时利用Mallat快速重建算法重构数据; 最后, 利用最大、 最小贴近度计算传感器数据的信噪比, 并通过信噪比进行数据融合. 基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明, 该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、 小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为：信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

基于时间周期的无线传感器网络数据融合

无线传感器网络中传感器的能量有限,怎样节约能量延长传感器的寿命,是无线传感器研究网络研究中的重要问题。数据融合作为无线传感器网络的关键技术之一,它的作用体现在减少数据的上传量,提高数据准确性,节省能量等方面。研究传感器节点收集到的大量数据,发现数据满足周期性,提出了基于时间周期的数据融合算法。在融合算法中根据历史数据基于拉格朗日插值法的预测算法预测未来数据,设置误差阈值来检测预测数据。室外温度数据满足文章研究的条件,因此基于时间周期的无线传感器网络数据融合算法以沈阳地区夏天温度数据为样本,用Matlab进行仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明该算法减少了传输的数据量,节约了节点的能量,延长了网络的寿命。     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

多传感器数据融合的数学方法研究

为了有效融合多个传感器的测量数据,得到准确的融合结果,综合对比了基于关系矩阵应用综合支持度的数据融合方法、基于Bayes理论的数据融合方法和基于分批估计理论的分组融合方法.提出了分批数的大小和与其他测量数据偏差比较大的数据的分配方式决定了分组融合方法融合结果的准确性,详细分析了不同分批数对融合结果的具体影响,提出了有效的数据分配方法.实例计算结果表明,合适的分批数以及对偏差比较大数据的合理分配可以有效地提高融合结果的准确性,对提高测量系统的测量准确性有很好的促进意义.     

对多传感器数据融合的综合研究

1多传感器数据融合的概念数据融合一词出现在20世纪70年代,并于80年代发展成一项专门技术。它是人类模仿自身信息处理能力的结果,类似人类和其他动物对复杂问题的综合处理。人类能将各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢、皮肤)所探测到的(图像、声音、气味、触觉)与先验知识进行综合,以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。数据融合最早用于军     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。介绍多传感器数据融合的基本原理和过程,重点介绍多传感器数据融合的三个层次并对三个层次进行比较,最后论述数据融合技术的发展趋势。     

多传感器数据融合效果分析

从理论上证明了多个传感器融合的估计效果要比任何一个单一传感器的估计效果好．并且去掉所融合的多个传感器中的任何一个或几个后,估计效果都要比用全部传感器融合估计的效果差．计算机仿真结果验证了所给出的结论。     

多源目标数据融合方法设计与实现

ADS(Airport Surface Surveillance,自动相关监视)管制员工作站即通信、导航、监视/空中交通管理系统,是新航行系统的重要组成部分。ADS管制员工作站系统是为我国逐步实施新航行系统而设计的,主要为了在某个区域内验证软件系统,本文介绍了工作站系统的总体构成和各模块的功能,分析了某些模块的设计和实现方法。     

数据链时延对融合精度影响的仿真分析

为了明确雷达航迹和数据链航迹融合中数据链时延对目标跟踪精度的影响,通过对雷达航迹和数据链航迹进行融合仿真,比对分析了不同数据链时延以及有无时延修正情况下的跟踪融合精度.结果表明:当数据链时延较小时,数据链时延对融合精度影响不大,时延修正效果不明显;当数据链固定时延达到500ms以上时,采用时延修正算法可以明显提高融合精度,且固定时延越大,修正算法对融合精度的提高越明显.     

雷达、红外成像传感器数据融合方法的研究与应用

雷达与红外成像传感器所获取的信息能实现互补，可以改善对目标跟踪与识别的效果．提出了一种将数据修复与融合相结合的新方法．经过仿真验证了方法的有效性，并用以DSP为计算核心的电路实现，给出了编程思路，将异常数据的处理与数据融合结合起来，该方法可提高融合结果的稳定性、可靠性及工程实用性．     

多传感器机器人数据采集与融合系统研究

根据多传感器机器人控制器数据采集量大、数据融合算法复杂、系统实时性强的特点 ,提出了基于ADμC812和TMS32 0F2 0 6的双CPU结构的机器人信息采集与数据融合系统结构 .介绍了该系统的硬件组成、基本工作原理以及接口电路 ,并给出了ADμC812子系统程序流程图 .     

一种多传感器数据信息的融合算法

为解决在多传感器信息融合技术中出现的测量维数和置信度较低、系统的探测能力和生存能力较差以及空间和时间的范围较窄等问题,提出了一种改进的PSO算法.该算法主要包括对传感器自身特点的分析,以及建立一个综合传感器信息增量和处理时间的目标函数的过程.从实验仿真结果可以看出,该算法可以有效地剔除性能不符合系统标准的传感器,从而更...     

多传感器数据融合系统结构设计规范研究

为了提高多传感器数据融合系统的重用性,从软件开发系统工程的观点出发,提出一个数据融合系统结构设计的标准方法与步骤,采用UML对数据融合系统体系结构设计进行描述,并用着色Petri网对融合系统的信息流进行动态分析.以此为基础的结构设计,大大提高了系统的通用性,增强了系统设计人员之间以及设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的,为多传感器数据融合系统的设计提供了一个具有参考价值的设计框架.     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密...     

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）算法基础上进行改进的混合型融合算法．该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理．然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据．仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强．     

属性内-融合与数据融合挖掘

属性融合是潜藏在 P-集合内的一个重要的应用特性,P-集合的动态特性来自 P-集合的属性融合。利用内 P-集合的结构与动态特性,给出属性内-融合概念、结构和定理,最后给出在属性内-融合条件下的数据融合挖掘和数据融合挖掘准则与数据融合挖掘-筛选的应用。     

基于异质传感器航迹融合算法的稳定性分析

给出了基于异质传感器的动态状态矢量融合算法，针对两个采用二维理想线性卡耳曼滤波器的异质传感器，对融合的互协方差矩阵的稳定性进行了分析，揭示了数据融合的本质。